Korrelationsmatrix
In der Stochastik ist die Korrelationsmatrix eine symmetrische und positiv semidefinite Matrix, die die Korrelation zwischen den Komponenten eines Zufallsvektors erfasst. Die Korrelationsmatrix kann aus der Varianz-Kovarianzmatrix erhalten werden und umgekehrt.
Definition
Die Korrelationsmatrix als Matrix aller paarweisen Korrelationskoeffizienten der Elemente eines Zufallsvektors enthält Informationen über die Korrelationen zwischen seinen Komponenten.[1] Analog zur Varianz-Kovarianzmatrix
ist die Korrelationsmatrix definiert als[2]
,
wobei der Korrelationskoeffizient zwischen
und
ist.
Beispielsweise beinhaltet die zweite Zeile von die Korrelation von
mit jeder anderen
-Variablen.Die Korrelationsmatrix in der Grundgesamtheit wird als
bzw.
und die Stichproben-Korrelationsmatrix als
bezeichnet. Wenn man die Diagonalmatrix
definiert, dann erhält man
durch
und umgekehrt:
oder äquivalent
.
Eigenschaften
- Sind alle Komponenten des Zufallsvektors
linear unabhängig, so ist
positiv definit.
- Auf der Hauptdiagonalen wird die Korrelation der Größen mit sich selbst berechnet. Da der Zusammenhang der Größen strikt linear ist, ist die Korrelation auf der Hauptdiagonalen immer eins.
- Bei Stichprobenziehung aus einer mehrdimensionalen Normalverteilung ist die Stichproben-Korrelationsmatrix
Maximum-Likelihood-Schätzer der Korrelationsmatrix in der Grundgesamtheit
.[3]
Stichproben-Korrelationsmatrix
Eine Schätzung der Korrelationsmatrix in der Grundgesamtheit erhält man, indem man die Korrelationskoeffizienten in der Grundgesamtheit
durch die empirischen Korrelationskoeffizienten (ihre empirischen Gegenstücke)
ersetzt. Dies führt zur Stichproben-Korrelationsmatrix
.